Luego está Cilium, que es lo que sucede cuando una infraestructura aburrida deja de serlo, como señalé recientemente. cilios informe de viaje dice que el número de empresas contribuyentes aumentó un 90% a posteriori de unirse a la CNCF, de 533 a 1.011, mientras que los contribuyentes individuales aumentaron de 1.269 a 4.464. Google, Datadog y Cloudflare ampliaron sus contribuciones a medida que el tesina maduraba. Eso no es imprevisible. Cilium se encuentra en la intersección de redes, observabilidad y seguridad, que son precisamente las categorías que se vuelven críticas una vez que las cargas de trabajo se vuelven distribuidas, sensibles a la latencia y costosas. Puede que la IA esté acaparando titulares, pero gran parte del efectivo trabajo táctico se lleva a parte en proyectos como Cilium, donde la infraestructura determina si esas cargas de trabajo de IA son gobernables, visibles y eficientes.
¿Y qué hay de Nvidia, una empresa con tanto efectivo que podría comprar algunos países y poner a todos sus desarrolladores a trabajar construyendo para Nvidia? Pero no es así como Nvidia ha decidido pagar sus riquezas: Ocupó el puesto 14 en contribuciones de Kubernetes en los últimos dos primaveras, con 5.892 aportaciones. además tiene Programador KAI de código abiertoun programador de GPU nativo de Kubernetes que surgió de Run:ai, y Nvidia se ha descrito a sí misma como una colaborador clave de Kubeflow. En otras palabras, Nvidia no sólo vende chips; se alcahuetería de alterar en las capas de programación, orquestación y flujo de trabajo que determinan la validez con la que se utilizan esos chips en los sistemas de inteligencia sintético del mundo existente. Y lo está haciendo a través de comunidades de desarrolladores, en zona de pagos globales en efectivo.
El trabajo de Nvidia es un indicador de en dirección a dónde se dirige el código hendido en IA. CNCF dice que el 66% de las organizaciones albergan modelos de IA generativa ahora usa Kubernetes para algunas o todas las cargas de trabajo de inferencia, y apasionamiento explícitamente a Kubernetes el sistema activo de facto para la IA. Por supuesto que quería Digamos eso, dada la dependencia de la fundación de Kubernetes como tesina principal, pero eso no disminuye la verdad de que Kubernetes y Kubeflow son cada vez más centrales para los sistemas de entrenamiento e inferencia. En sinopsis, la IA está haciendo que la infraestructura abierta sea más importante porque pocas organizaciones efectivamente quieren construir su futuro sobre una infraestructura opaca e ineludible que no pueden inspeccionar o influenciar.
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